智能储蓄：Amazon EC2 成本优化策略

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/CMP211-Smart_savings__Amazon_EC2_cost_optimization_strategies-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 通过亚马逊云科技服务、工具和优化策略发现尚未开发的 [Amazon EC2 ](https://aws.amazon.com/cn/ec2/?trk=cndc-detail)节余。在本讲座中，您将学习降低亚马逊云科技计算成本的最佳实践。探索技术和非技术方法，从亚马逊云科技 [Savings Plans](https://aws.amazon.com/cn/savingsplans/?trk=cndc-detail) 和 [Amazon EC2 Auto Scaling ](https://aws.amazon.com/cn/ec2/autoscaling/?trk=cndc-detail)的基础知识到 [Amazon EC2 ](https://aws.amazon.com/cn/ec2/?trk=cndc-detail)Spot Instances、Amazon Graviton、自动化等更高级的策略。让本讲座成为您在亚马逊云科技上构建具有成本效益的可持续基础设施的指南。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1600字，阅读时间大约是8分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 在2022年亚马逊云科技re:Invent上，一场名为“智能节约：亚马逊EC2成本优化策略”的会议由亚马逊云科技的网络和计算服务部门总监Boyd McGee主持。McGee在亚马逊云科技工作了约12年，其中的8至9年专注于帮助客户最大程度地节省亚马逊云科技的Spot业务成本。 在会议开始时，McGee强调并非所有降低成本的方法都是明智的节约方式。他举了一个例子——在疫情期间初期，一些客户通过删除S3桶中未使用的数据来降低成本。然而后来他们发现这些数据可能对开发人工智能模型有用，因此删除这些数据可能会限制未来的创新能力。 McGee提供的另一个例子是客户暂停云计算迁移和现代化项目。尽管这从长远来看减少了双系统运行的费用，但它限制了企业应对不断变化的客户需求的能力。 相反，McGee倡导通过灵活的基础设施、快速创新的精益运营以及为客户优化性能来实现智能节约，从而提高灵活性。 为了展示智能节约的效果，McGee展示了一个来自零售行业的匿名亚马逊云科技客户的案例。随着客户采用会议上涵盖的各种优化策略，他们的用户服务成本大幅降低了80%以上，即使他们的用户基础扩大了3倍。 例如，当客户主要运行按需实例时，他们的每用户成本为8美元。通过采用计算节省计划和使用Spot实例，这一成本降至每用户1.8美元。后来，通过像Graviton和Carpenter这样的优化，他们的每用户成本进一步降低到1.2美元。 这展示了如何使用亚马逊云科技的工具和服务持续优化，以实现长期的效率增长。 McGee将会议分为三个部分——简单的优化（如扩缩放和调整大小）、高级的优化（如Graviton和Carpenter）以及持续的长期效率优化。 为了展示云计算弹性的优势，麦吉详细解释了传统内部环境如何在每3-6个月内需要提前规划容量并大量购买硬件。这使得准确预测客户需求变得困难，从而导致过度或不足供应。相比之下，亚马逊云科技的弹性特性正好满足精确的使用需求。麦吉打了一个比喻，与在EC2上不同，亚马逊云科技的庞大规模使其对客户来说具有近乎无限的可扩展性。 作为一个现实的例子，麦吉强调了Skyscanner（一个受欢迎的旅行票价汇总网站）在其数据中心迁移到亚马逊云科技后的情况。迁移后，Skyscanner能够将其运营成本降低高达70%，并提高了敏捷性和可扩展性。推出新服务的时间从之前的6-7周缩短到了在亚马逊云科技上的15分钟。他们的迁移使得能够迅速推出客户想要的酒店预订功能。Skyscanner表示，亚马逊云科技的可扩展性在处理需求峰值（如奥运会期间）方面至关重要。 麦吉随后介绍了各种自动缩放工具，这些工具可以帮助自动将容量与需求相匹配： - 简单/分级缩放：麦吉指出，这是最常用的缩放选项，通过跟踪诸如CPU利用率之类的指标来添加/删除容量。 - 目标跟踪：允许设置目标指标值，EC2将根据此值自动添加或删除容量。比配置增减规模策略更简单。 - 预定的缩放：允许定义增减规模的日程安排，例如在夜间关闭开发环境。帮助团队测试并对缩放感到舒适。可以在夜间/周末关闭服务器节省60-65%以上的费用。 - 预测性缩放：根据历史数据提前调整容量以满足预测的需求峰值。比使用10-15分钟缓冲区的阶梯式缩放更高效和经济高效。 - 预热池：对于具有长启动时间的应用程序，预热池预先初始化处于停止状态的实例，使它们比冷实例启动更快。一家客户使用预热池将启动时间从10分钟减少到不到1分钟，从而节省了大量的计算成本。 Yelp使用了预定的缩放来在夜间关闭开发环境，以强制开发人员构建容错系统。这使他们后来可以自信地在生产中使用Spot实例。 麦吉认为有计划地扩大规模是扩展业务的好方法，并强调预测性调整的重要性。对于那些在启动时间问题上困扰的客户，他建议在手动管理温池方面节省大量成本的温池解决方案。 此外，麦吉还介绍了一种简单的优化方法，即调整EC2实例的大小，以确保工作负载运行在最佳的实例类型上。他指出，亚马逊云科技提供了超过750种不同的实例类型，手动审查所有这些实例是不切实际的。因此，他建议使用基于属性的实例选择，通过指定CPU、内存和网络带宽等实例属性，亚马逊云科技将找到最便宜的匹配选项。一位使用这种方法的客户观察到他们的应用程序自动迁移到由亚马逊云科技推出的一款新M7 I-flex实例类型，从而成本降低19%。 为了简化调整大小过程，麦吉推崇使用亚马逊云科技的Compute Optimizer。它可以分析实际资源利用率，并为特定工作负载提供关于最佳实例类型的定期建议。一位使用它的客户看到了Compute Optimizer识别出的超过200亿次的优化机会，展示了其价值。 在购买方面，麦吉强烈推荐使用[Savings Plans](https://aws.amazon.com/cn/savingsplans/?trk=cndc-detail)，该计划承诺使用1-3年的使用情况，提供高达按需价格的66%折扣。他认为[Savings Plans](https://aws.amazon.com/cn/savingsplans/?trk=cndc-detail)比旧的Reserved Instances更加灵活，因为折扣会自动应用于任何工作负载或区域。麦吉提到，[Savings Plans](https://aws.amazon.com/cn/savingsplans/?trk=cndc-detail)已经使客户相对于按需价格节省了300亿美元。 针对那些具有可预测工作负载的特定实例类型，麦吉建议使用Instance [Savings Plans](https://aws.amazon.com/cn/savingsplans/?trk=cndc-detail)，可提供高达72%的折扣。他建议客户从Reserved Instances转向更灵活的[Savings Plans](https://aws.amazon.com/cn/savingsplans/?trk=cndc-detail)。 最后，麦吉介绍了使用Spot Instances来处理容错和灵活工作负载的方法，相较于按需价格，折扣最高可达90%。他强调在使用Spot时，具有实例、AZ和区域灵活性的重要性，以尽量减少中断。他还建议采用Price Capacity Optimized的分配策略，以最大限度地提高Spot的节省。 自2013年以来，亚马逊云科技的Spot实例在成本方面已经为客户带来了超过100亿美元的价值。例如，像Skyscanner这样的公司广泛使用Spot实例来降低计算成本。" 在转向高级优化的过程中，麦吉（McGee）介绍了亚马逊云科技的成本智能仪表板。这个工具为从开发人员到高管的各个层面的利益相关者提供了定制的整个组织的云计算优化见解。 这些开源仪表板将Compute Optimizer和Trusteed Advisor等服务的数据整合到一个统一的视图中。麦吉强调了如何通过将关键绩效指标与成本挂钩，帮助团队在组织内部培养效率文化。 首先涉及的高级优化是采用Graviton处理器用于EC2实例。麦吉解释说，最新的Graviton4处理器可以提供比同类x86处理器高30%的CPU性能。他还指出，Graviton还提供了显著的价格性能提升，使得运行工作负载更加便宜。自从Graviton2推出以来，相较于x86，价格性能提升了40%。 由于新的Graviton世代的性能提升高达30%，因此迁移并保持更新Graviton有助于实现长期的巨大效率提升。麦吉建议客户先从Aurora和EMR等托管服务开始使用Graviton，然后再处理EC2工作负载。这样可以在易于测试Graviton的同时，由亚马逊云科技负责软件优化。 接下来，麦吉提倡评估并将适用的工作负载转移到诸如亚马逊云科技Fargate和Lambda之类的[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)产品上。他指出，[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)有助于消除闲置容量费用并自动调整以满足需求。除了核心[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)产品外，麦吉还指出了如Aurora Serverless和API Gateway、Step Functions等集成服务也可以通过消除闲置容量来帮助减少EC2的使用。 最后讨论的高级优化是使用Carpenter Kubernetes调度器。麦吉解释称，Carpenter可以自动化Kubernetes集群的扩展、实例选择、Spot管理以及节点整合。通过与Kubernetes构造（如节点亲和力）的本机集成，Carpenter可以在尊重应用程序需求的同时优化成本。据麦吉介绍，Carpenter可以自动实施许多前面讨论过的优化措施，从而成为巨大的效率助推器。 在总结会议时，麦吉再次强调，要实现长期的效率提升，需要持续地进行优化并利用亚马逊云科技推出的一些新功能。他通过采用节省计划、Graviton迁移和Carpenter等技术方法，总结了客户如何随着时间的推移不断提高其成本效率的例子。 麦吉为客户提供了一个路径来最大化他们的云计算效率： 1. 从基本的扩大量化购买优化开始，例如节省计划，以最小化浪费并最大限度地提高灵活性。 2. 添加高级功能，如Graviton和Carpenter，以通过技术和自动化进一步改善效率。 3. 在亚马逊云科技发布新的实例类型、像Aurora Serverless这样的服务以及自动权利调整等功能时，持续进行优化。 通过首先采用基础优化，然后利用先进的自动化和技术，麦吉强调，客户可以长期改变他们的效率和成本。 最后，麦吉总结说，从基础的最佳实践到尖端功能，本会议涵盖了一系列EC2成本优化技巧。使用亚马逊云科技的灵活且自动化的服务来应用这些智能节省策略，可以让客户随着时间的推移实现巨大的成本和效率收益。关键是将云计算优化视为一个持续的旅程，而不是一次性的举措，以实现最大效益。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 演讲者已确认观众已在合适的位置参加了一场易于理解的200级会议，内容是关于亚马逊EC2成本优化策略。  领导者们讨论了在不确定时期，一些公司因暂停现代化努力而导致客户体验不佳和业务损失的问题。  他们强调了目标追踪如何使客户能够更轻松地制定合适的扩展政策。  通过使用历史数据进行预测性扩展，亚马逊云科技资源可以智能地适时扩大以满足需求，而不会造成过度供应。  温池技术可以将实例启动时间从超过10分钟缩短到不到1分钟，从而节省成本并提高性能。  新一代Graviton 4实例类型的发布，其CPU性能提高了30%，展示了每个新Graviton代的巨大性能飞跃。  此外，通过使用亚马逊EKS Anywhere和Carpenter，可以实现优化且敏捷的Kubernetes体验。  ## 总结 演讲者在讨论如何优化Amazon EC2成本时，首先强调了根据需求调整EC2容量并避免过度供应的重要性。一些有效的建议包括运用自动扩展功能，如目标追踪和预测缩放，以及利用诸如基于属性的实例选择和调整实例大小的工具。此外，还可以利用节省计划和Spot Instance等EC2购买选项来降低成本。 接着，演讲者谈到了更高层次的优化方法，例如采用基于Arm的Graviton处理器以提高性能价格比，利用[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)技术只支付实际使用的费用，以及使用开源Carpenter Kubernetes调度器来自动执行缩放、调整大小和选择Spot Instance。总之，演讲者强调智能云成本优化需要在业务灵活性、客户体验和节省成本之间找到平衡。通过在弹性基础设施上做出明智的设计和工作负载分配，我们可以支持创新和增长，同时最大限度地提高效率。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 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